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KI bringt Robotik in den Mittelstand

Roboter lassen sich flexibler einsetzen
KI bringt Robotik in den Mittelstand

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet der Robotik viele Möglichkeiten. Roboter lassen sich flexibler einsetzen und übernehmen sogar Facharbeiterjobs, so eine Expertendiskussion auf der Automatica. Doch Daten und Safety stellen noch Herausforderungen dar.

Autor: Markus Strehlitz

Die Demokratisierung der Robotik wird durch Künstliche Intelligenz eigentlich erst ermöglicht. Das sagte Professor Dominik Bösl, Geschäftsführer von Micropsi Industries, auf einer Podiumsdiskussion im Rahmen der Messe Automatica. Das sei zwar ein Bullshit-Bingo-Satz, fügt er gleich entschuldigend hinzu. Schließlich wird der Begriff Demokratisierung im Zusammenhang mit Robotik derzeit inflationär verwendet. „Aber wir sehen tatsächlich gerade, dass sich diese Entwicklung manifestiert“, so Bösl.

Will heißen: Roboter erobern zunehmend mehr Anwendungen. Und sie lassen sich mittlerweile einfacher einsetzen. Daran hat die KI laut Bösl einen entscheidenden Anteil. Roboter sind dadurch in der Lage, auch komplexe Tätigkeiten zu erlernen. „So lassen sich Applikationen automatisieren, bei denen das früher nicht möglich war“, sagt Bösl. Dazu zählt zum Beispiel, dass ein Roboter ein Kabel aus einem freien Raum greift und in einen bestimmten Slot steckt. Die klassische Automatisierung scheitere an solchen Aufgaben.

Roboter wird mit KI flexibler

Da der Roboter dank KI schnell und einfach eingelernt werden kann, lässt er sich auch flexibler nutzen. „Wir werden dahin kommen, dass ein Roboter alle paar Wochen in einer anderen Anwendung arbeitet“, prognostiziert Bösl. „In Kombination mit KI wird die Robotik somit auch für den kleineren Mittelstand zugänglich – vielleicht sogar mal fürs Handwerk.“

Werner Kraus, Leiter der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA, sieht das genauso. Weil er sich flexibel umprogrammieren lässt, sei der Roboter für mittelgroße Unternehmen kein Investitionsrisiko mehr. Eine solche Demokratisierung sei aber auch dringend notwendig. „Wir haben gar nicht mehr genug Leute, um die ganzen Roboter programmieren zu können“, so Kraus. Schließlich würden jedes Jahr weltweit 500 000 neue Roboter installiert.

Sein Institut hat 150 KI-Anwendungen in der Produktion und im Dienstleistungsgewerbe analysiert. Eine Erkenntnis: Besonders in der Robotik bietet sich für KI viel Potenzial. Zum einen, weil der Roboter nicht mehr starr programmiert werde, sondern neue Trajektorien selbst finde – zum Beispiel für den Griff in die Kiste oder bei Montageaufgaben. Zum anderen berichtet Kraus, dass sich mit Hilfe der KI schon bei der Konstruktion eines Bauteils prüfen lässt, ob dieses später automatisierbar ist. „Man lädt die CAD-Daten in das KI-System und dieses erkennt dann zum Beispiel, ob das Bauteil Greifflächen besitzt“, erklärt Kraus. So lässt sich frühzeitig sicherstellen, dass ein Roboter später im Produktionsprozess mit dem Bauteil umgehen kann.

Ähnliche Entwicklung wie in der IT

Bösl vergleicht die Entwicklung in der Robotik mit der, die in der IT vor vielen Jahren stattgefunden hat. Zunächst konnten dort die riesigen Rechner nur von Spezialisten bedient werden. „Mit dem Desktop-PC hat die IT dann den Sprung auf die Schreibtische geschafft“, so Bösl. Die Technik verbreitete sich und mit den größeren Stückzahlen sanken die Preise. „Je mehr Rechner im Umlauf waren, umso mehr rentierte es sich, auch Nischen-Applikationen umzusetzen.“

In der Robotik sei man zwar noch nicht an diesem Punkt. Aber die Entwicklung geht laut dem Experten in dieselbe Richtung. Das zeige allein die steigende Zahl an Leichtbau-Robotern. „Die Preise beginnen zu erodieren“, so Bösl. „Vor ein paar Jahren hat man für eine Applikationszelle noch 500 000 bis 600 000 Euro gezahlt. Mittlerweile kosten Systeme für einfache Pick-and-Place-Anwendungen zwischen 50 000 und 80 000 Euro.“

Bösl geht davon aus, dass der Markt weiter wachsen wird. Er rechnet mit mehr und auch kleineren Anbietern, die spezielle Lösungen auf Basis von KI bereit stellen werden.

Auch nach Meinung von David Reger, CEO von Neura Robotics, eröffnet die KI viele Möglichkeiten. Er betrachtet dabei das Fachkräftethema noch aus einer anderen Perspektive. Bisher wären Roboter vor allem für Hilfsarbeiter-Jobs zuständig, so Reger auf der Podiumsdiskussion. In Zukunft könnte ein mit KI ausgestatteter Roboter aber auch Facharbeitern unangenehme Aufgaben abnehmen. Ein Beispiel dafür sei der Schweißprozess. „Wir können unserem Roboter einfach ein Bauteil hinlegen und sagen: Diese Ecke muss geschweißt werden“, erklärt Reger. „Der Roboter schaut sich das kurz an und weiß dann, was zu tun ist – also zum Beispiel, in welchem Winkel und in welcher Geschwindigkeit er schweißen muss.“

Zentrales Gehirn sammelt Daten

KI braucht jedoch Daten. Je mehr davon verfügbar sind, damit ein entsprechendes System lernen kann, umso besser wird dieses. Doch an die Daten in der ausreichenden Menge heranzukommen, ist nicht immer einfach. Reger sieht dies derzeit noch als größtes Hindernis beim Einsatz von KI in Unternehmen. Er setzt daher auf die Vernetzung von Robotern. Die Idee dabei ist, dass diese dann voneinander und somit schneller lernen.

„Wenn 100 Roboter gleichzeitig Informationen sammeln, daraus Schlüsse ziehen und sich untereinander austauschen, ist das Schwarmintelligenz“, sagt Reger. Neura Robotics hat dafür eine lokale Cloud entwickelt, die beim Anwenderunternehmen vor Ort installiert ist. Dort laufen die Daten der verschiedenen Roboter zusammen. Reger nennt dieses System das „zentrale Gehirn“.

Mit diesem ließe sich noch mehr erreichen, wenn dort nicht nur die Daten der lokal installierten Roboter gesammelt würden, sondern auch die der Kollegen, die in anderen Unternehmen im Einsatz sind. Dann wäre der Lernerfolg noch schneller zu erreichen. Dass Firmen dazu bereit sind, kann man sich aber zumindest in Deutschland derzeit kaum vorstellen. In Asien sei man diesbezüglich offener, wie Reger berichtet. „Ich hoffe, dass wir eines Tages auch hierzulande so etwas zulassen werden.“

Um die Datenproblematik zu lösen, gibt es allerdings auch andere Ansätze. Das Fraunhofer IPA etwa lässt ausschließlich in der Simulation trainieren. Kraus erklärt das anhand des Griffs in die Kiste. „Wir benötigen vom Kunden lediglich das CAD-Modell der Bauteile. Dann lassen wir die Bauteile in der Simulation in Hunderte von Kisten hineinregnen. So erzeugen wir synthetische Trainingsdaten, mit denen die KI angelernt wird.“ Bis ein KI-Modell dann fertig sei, könne es zwar schon mal ein Wochenende dauern. „Aber dafür benötigen wir überhaupt keine realen Produktionsdaten.“

Normen sind strikt

Virtuelle Technologie nutzt das Fraunhofer IPA auch für die Safety-Abnahme eines Robotiksystems. „Dabei simulieren wir nicht nur die Bewegungen des Roboters, sondern auch die des Menschen“, berichtet Kraus. So lasse sich etwa feststellen, ob bei einer bestimmten Applikation die Gefahr bestehe, dass der Mensch in den Arbeitsraum des Roboters eindringe.

Kraus hält das Thema Safety derzeit noch für eine große Herausforderung, wenn es darum geht, die Robotik für den Mittelstand zu erschließen. Diese Meinung teilen auch Reger und Bösl. „Die Safety-Regulierung bereitet uns in der Branche seit Jahrzehnten Kopfschmerzen“, sagt Bösl. Die Normen sind strikt. Und für den Einsatz von KI ist die Hürde besonders hoch. Denn die KI lässt sich nie zu 100 Prozent absichern. Aber selbst 98 Prozent sind für die aktuellen Regularien zu wenig.

Bösl hofft daher darauf, dass eine Überarbeitung der Maschinenrichtlinie auf EU-Ebene der wachsenden Bedeutung von KI Rechnung tragen wird. Sonst könnte die Demokratisierung der Robotik womöglich noch von Gesetzen aufgehalten werden.


Das Panel in voller Länge

Die komplette Podiumsdiskussion auf dem Automatica-Forum können Sie sich als Video auf Youtube anschauen: http://hier.pro/HIf25



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